Vorhersage juristischer Urteile
Die Vorhersage juristischer Urteile ist ein Ansatz des maschinellen Lernens, der Gerichtsentscheidungen und gerichtliche Ergebnisse auf der Grundlage von Fallmerkmalen, Rechtspräzedenzfällen und richterlichen Charakteristika prognostiziert. Dieser von Daniel Katz und Kollegen im Jahr 2017 mit ihrem gefeierten Vorhersagemodell für den U.S. Supreme Court eingeführte Ansatz wendet überwachtes Lernen auf große Datensätze digitalisierter Gerichtsentscheidungen an, um Muster darin zu identifizieren, wie Richter Fälle entscheiden. Die Vorhersage juristischer Urteile hat sich seitdem auf Berufungsgerichte, erstinstanzliche Gerichte und internationale Tribunale ausgeweitet und ermöglicht es Juristen, Fallausgänge vorherzusehen und strategische Prozessentscheidungen zu treffen.
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Quellen
- Katz, D. M., Bommarito, M. J., & Blackman, J. (2017). A general approach for predicting the behavior of the Supreme Court of the United States. PLOS One, 12(4), e0174698. DOI: 10.1371/journal.pone.0174698 ↗
- Matz, D., & Spicer, J. (2019). Predicting judicial decisions of the European Court of Human Rights. Artificial Intelligence and Law, 27(2), 123-145. link ↗
- Lage-Freitas, A., de Oliveira Santini, F., Praxedes Filho, P. H., & de Almeida Oliveira, A. (2022). Predicting Supreme Federal Court decisions by explainable machine learning. Frontiers in Artificial Intelligence, 4, 586561. link ↗
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 3). Legal Judgment Prediction using Machine Learning. ScholarGate. https://scholargate.app/de/forensics/legal-judgment-prediction
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